Gartner~2012年巨量資料將帶動280億美元的IT支出
Gartner~2012年巨量資料將帶動280億美元的IT支出

國際研究暨顧問機構Gartner表示,巨量資料(Big Data)將帶動2012年280億美元的全球IT支出,2013年帶動之IT支出規模可望進一步增至340億美元。

目前大部分的支出使用於傳統解決方案的採用,以滿足巨量資料的需求,包含機械數據、社群數據,廣泛多變的數據、無法預期的速率等等。2012年僅有43億美元的軟體銷售係直接由由新巨量資料的功能需求所帶動。

巨量資料現今對社群網絡分析和內容分析的影響最為顯著,每年因而新增的支出比重達45%。在傳統IT供應市場,相較於儲存軟體、資料庫管理系統、資料整合和品質管理、商業智慧或是供應鏈管理(SCM),應用程式基礎建設與中介軟體所受的影響較為明顯,每年有一成的新支出在某些層面上係受巨量資料所帶動。

Gartner研究副總裁Mark Beyer表示,「儘管有些過度吹捧了,但巨量資料不是一個區隔的、獨立的市場,而是代表一個足以影響整個產業的力量,必須應用於不同產品、業務和解決方案傳遞。巨量資料於2011年形成幾乎帶動所有IT支出項目的新動能。然而,到了2018年,對巨量資料的要求將逐漸由差異化發展為資訊管理作法和技術的『最低門檻』。直至2020年,巨量資料的特性和功能會是非差異化,並被傳統企業軟體供應商視為常規產品的一部分。」

在過去十年的尾聲,幾項不同IT領域的突破在很短的時間內發生,也就在此時巨量資料的商機應運而生,造就了運算技術能力的大躍進。此一新技術能力伴隨著分析「黑暗資料」、、社群網絡資料及營運技術(或機械數據)的潛在需求,營造出利於快速創新的環境。

Gartner預期, 領先企業2015年底會開始把巨量資料的經驗,深入應用於其架構和業務中。2018年開始,當傳統解決方案亦具有新特色和功能以更靈活地因應不同容量、種類和速度的需求,巨量資料解決方案的領先優勢會逐漸減少。然而,巨量資料解決方案目前具備的技術、實行方法和工具仍會延續,因為領先企業已具體落實設計原則和取得必要的技術以將解決巨量資料的問題視為慣常的彈性。

Beyer表示,「巨量資料所帶來的影響無所不在,其在資料建構方法將發展成一個標準化的需求,驅使舊的實行方法和技術進入早期的汰舊期。因此,巨量資料在2020年前會再度成為『單純資料』,如果架構方法、基礎建設和軟/硬體體若無法適應此一『新標準』將遭淘汰。機構若抗拒此一改變會將面臨嚴重的經濟衝擊。」

關鍵字: #Gartner #大數據
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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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